Assessing COVID-19 Research Outputs of Iran’s Top Universities in Social Media: An Altmetric Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Scientific infrastructures of societies would be mainly constructed in universities and academic environments. As a result, considering research outputs and performances in academic departments are of high significance. The current study aimed at investigating the research outputs of Iran’s top universities as mentioned in social media on the COVID-19 pandemic. Materials and methods: Scientometric (Quantity and Scientific productions) and Altmetric (Mentions Bookmarks and altmetric scores) indices were considered as the research methodology. The population of this study was COVID-19 research outputs of the Scopus database from the top universities of Iran including Tehran University, Shahid Beheshti University, Tarbiat Modares University, Allameh Tabataba’i University, Isfahan University, Shiraz University, Ferdowsi University of Mashhad and Tabriz University in 2020. Data were collected from the Scopus and Altmetric Explorer databases and were analyzed using the descriptive statistics and Spearman correlation test. Findings: The University of Tehran had the highest rank with 1409 research outputs on the COVID-19. The highest international cooperation was made with the United States, Britain and Canada, respectively. The major social media used were Twitter and Mendeley. The results of the Spearman correlation test revealed that there was a statistically significant relationship between citation index and altmetric score (p-value< 0/05) regarding the research outputs of Tehran University, Shahid Beheshti University, Shiraz University and Ferdowsi University of Mashhad. Conclusion: Publications receiving more citations are not necessarily mentioned in social media.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».